作者：dabai567
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为了配合本文的讲解，我们先导入一批数据

curl -H 'Content-type: application/x-ndjson' -XPOST 'http://127.0.0.1:9200/my_store/_doc/_bulk' -d '{"index":{"_id":1}}
{"price":10,"productID":"XHDK-A-1293-#fJ3"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":20,"productID":"KDKE-B-9947-#kL5"}
{"index":{"_id":3}}
{"price":30,"productID":"JODL-X-1937-#pV7"}
{"index":{"_id":4}}
{"price":30,"productID":"QQPX-R-3956-#aD8"}
'

match和term有什么区别

使用match搜索文本时，es会先将文本进行分词，然后将分词后多个关键字再去搜索，而term则不会先去分词，直接将文本原封不动的去搜索，如下：

{
    "query": {
        "match": { //1
            "productID": "JODL-X-1937-#pV7"
        }
    }
}
{
    "query": {
        "term": { //2
            "productID": "JODL-X-1937-#pV7"
        }
    }
}

• //1 match查询会将JODL-X-1937-#pV7拆分成jodl，x，1937，#pv7多个关键词之后再去搜索
• //2 term查询会将JODL-X-1937-#pV7作为一个词直接去搜索

为什么用term得不到结果

term查询会精确搜索JODL-X-1937-#pV7,但是当我们执行查询语句时，并没有得到期望的结果（搜索不到结果），原因是我们在导入的数据时productID是先被分词之后再保存在es的，我们可以通过es提供的api接口_analyze来查看es实际存储productID的文本，执行如下命令:

curl -X GET "127.0.0.1:9200/my_store/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "field": "productID",
  "text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
'

如图所示，XHDK-A-1293-#fJ3在导入数据的时候被拆分成了多个关键字，如果用XHDK-A-1293-#fJ3来进行匹配，肯定无法匹配到数据。那么我们要怎么才能在导入的时候不让文本分词，方案是我们可以将productID设置为keyword类型，现在我们需要重新创建映射mapping，步骤如下：

#删除索引，删除索引是必须的，因为我们不能更新已存在的映射
curl -H 'Content-type: application/json' -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/my_store'

#重新创建mapping
curl -H 'Content-type: application/json' -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/my_store' -d '{
 "mappings": {
  "_doc": {
   "properties": {
    "productID": {
     "type": "keyword", //设置`productID`为`keyword`类型
     "ignore_above": 64
    }
   }
  }
 }
}'

#再次重新导入数据
curl -H 'Content-type: application/x-ndjson' -XPOST 'http://127.0.0.1:9200/my_store/_doc/_bulk' -d '{"index":{"_id":1}}
{"price":10,"productID":"XHDK-A-1293-#fJ3"}
{"index":{"_id":2}}
{"price":20,"productID":"KDKE-B-9947-#kL5"}
{"index":{"_id":3}}
{"price":30,"productID":"JODL-X-1937-#pV7"}
{"index":{"_id":4}}
{"price":30,"productID":"QQPX-R-3956-#aD8"}
'

执行上面步骤之后，我们再通过API接口_analyze查看

现在productID已经不会被分词了，最后，我们再执行下term查询,已经可以找到数据了，如下图所示

总结

• term是精确搜索
• 在搜索文本情况下，term一般配合keyword类型进行搜索

参考

• https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html